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Claude: 追问
文章围绕「追问」展开探讨，指出追问能发现思考破绽，有苏格拉底式、维特根斯坦式等方法。追问之道在于揭示存在遮蔽，有陌生化、边界游走、敞开等待三种方法，还提及诗歌留白是纯粹追问形式。
80万条数据揭示隐患：AI正在「污染」病历，你的诊疗数据可能越来越不靠谱
新加坡国立大学等机构团队研究显示，AI生成临床文本用于训练新模型，会使病理信息在数据迭代中消失，降低医疗AI诊断可靠性。研究分析80多万条合成数据，还提出缓解方法。
首个自主数据科学的智能体
DeepAnalyze是业界首个能自主完成数据科学任务的智能体大语言模型，可自动执行数据准备、分析等任务，支持多种数据源，且模型、代码等全部开源，还给出了使用和开发方法。
清华联手英伟达打造扩散模型新蒸馏范式！视频生成提速50倍，4步出片不穿模
清华大学朱军教授团队与NVIDIA Deep Imagination研究组联合提出分数正则化连续时间一致性模型（rCM），将连续时间一致性蒸馏扩展至大模型，解决现有方法瓶颈，提升推理速度兼顾质量与多样性。
大模型“拼好题”，45K数据撬动18%提升，数学问题拒绝死记硬背 | MathFusion
上海AI Lab等团队提出MathFusion，通过三种“融合策略”生成新的融合数据集MathFusionQA，仅用45K合成指令，在多基准测试中平均准确率提升18.0个百分点，增强模型解决数学问题的能力。
一篇19种自进化Agent Skill框架最新综述
这篇来自Rutgers大学和UNC Charlotte的survey，首次系统梳理Agent技能的进化与评估全貌，覆盖19种技能进化方法和10个评估基准。指出当前评估体系有诸多不足，如无法追踪技能多轮反馈后是否变好等。
英伟达早不靠GPU躺赢！黄仁勋终极预判：10亿程序员时代将至，AI智能彻底廉价
2026 年 GTC 大会后黄仁勋接受深度访谈，他指出 AI 核心竞争转向“AI 工厂”，扩展定律沿四条路径推进，未来大量数据是合成数据。他还预测程序员将达十亿级，强调人人学 AI，认为智能会商品化，人性高于技术。
ICLR 2026 | 异常需要定义！中传团队提出开放世界视频异常检测新范式
现有视频异常检测（VAD）方法泛化能力不足，无法适应开放世界需求。中传吴晓雨团队在ICLR 2026发表论文，提出LaGoVAD模型，联合建模视频与异常定义，解决样本密度下降等问题，实验显示泛化性强。
深刻理解Token：大语言模型（LLM）是如何看待这世界？
文章指出在大语言模型（LLM）中，Token是处理文本的基本单位。介绍了Token的概念、分词方法、向量化过程，还阐述了分词对模型性能的影响，如导致模型在数学、多语言处理上表现不佳等。
英伟达帮你省钱，让大模型推理「短而精」，速度快5倍
过去大模型推理追求长链思维，导致推理链长、Token消耗大、响应慢。英伟达研究院的DLER研究给出解决办法，通过强化学习优化方法让模型‘短而精’，推理长度减超70%且准确率不变，还适用于大模型。